Predicción de deserción laboral utilizando un algoritmo genético y redes neuronales artificiales

Gonzalo Reyes Huertas

Resultado de la investigación: Contribución a una revistaArtículo (Contribución a Revista)revisión exhaustiva

Resumen

El objetivo del trabajo de investigación es desarrollar una herramienta que permita identificar la posible deserción de un empleado, entendiendo la deserción laboral como un problema internacional. El método propuesto consiste en un algoritmo genético que identifica las variables relevantes y mejora la arquitectura de una red neuronal artificial como solución. Las variables seleccionadas por la herramienta concordaban con las variables recopiladas de distintos estudios, descubriéndose que no todas eran consideradas en dichos estudios (e.g., distancia del hogar al trabajo y años totales trabajando). Asimismo, las variables y la arquitectura seleccionadas por la herramienta permitieron predecir la deserción laboral hasta un 88,92 % de exactitud.
Idioma originalInglés estadounidense
PublicaciónInterfases
DOI
EstadoPublicada - 1 ene. 2019
Publicado de forma externa

Categoría OCDE

  • Ingeniería de sistemas y comunicaciones

Categorías Repositorio Ulima

  • Ingeniería de sistemas / Software

Temas Repositorio Ulima

  • Algoritmos genéticos
  • Genetic algorithms
  • Neural networks (Computer science)
  • Redes neuronales (Informática)
  • Rotación del personal
  • Staff rotation

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